JP5164954B2 - 機器診断方法及び機器診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、機器診断方法及び機器診断装置に係り、原子力プラントに適用するのに好適な機器診断方法及び機器診断装置に関する。

原子力プラントにおけるセンサ、回転機及び弁などの機器は、原子力プラントの定期検査ごとに保守作業が行われている。機器の保守作業は主に定期検査において行われ、校正、分解点検及び取替えなどの機器の保守作業の作業量は膨大なものとなっている。

原子力プラントを安全かつ効率的に稼動させることを目的として、これまでの一定期間ごとに保守作業を行う時間保全に代わり、機器の状態を監視して必要な時期に保守作業行う状態監視保全の導入が検討されている。

機器の状態監視は、機器に取り付けられた温度計及び振動計などのセンサによって行われる。このため、センサ（検出器）にドリフトが発生して、計測値が正しい値からずれていれば、機器の状態を正確に診断することができない。センサによって計測した機器のプロセス値に何らかの異常が認められた場合に、機器を保守すべきか、センサを保守すべきかを判断するためには、機器の異常とセンサドリフトとを区別する必要がある。また、何らかの異常を検知した場合、センサのドリフトが原因であっても、それを区別できなければ、原子力プラントの停止に至る可能性もある。したがって、機器の異常とセンサドリフトの区別は重要な課題となっている。

機器の診断方法の一例が特開平６−１６７３６３号公報に記載されている。この機器の診断方法では、プロダクションルール及びメンバーシップ関数が用いられる。機器の状態量の大きさと機器に発生する複数の異常現象の発生度合いの関係をプロダクションルールとメンバーシップ関数で表現し、測定した複数の状態量をプロダクションルール及びメンバーシップ関数を参照してファジィ演算し、複数の異常現象についての各発生度合いを定量化して適合度を求める。このようにして、機器に発生した異常の種類を特定している。

特開２００３−２０７３７３号公報がセンサの校正支援方法の一例を記載している。この校正支援方法は、被検出対象に設けられた互いに相関のある複数のセンサから出力された検出信号を利用している。被検出対象に応じて用意された、真値を推定するための推定モデルを用い、検出信号の実測値に基づいて真値を推定し、その実測値及び推定した真値に基づいて、センサのフルスパンに渡ってドリフト量を推定する。推定されたドリフト量に基づいてセンサの校正量を求める。

特開２００５−４３１２１号公報は計器校正支援システムを記載している。このシステムは、センサの校正データを用いてセンサの校正周期を予測し、この予測結果、及びオンラインによるドリフト検出の結果に基づいてセンサの校正周期を求めている。

特開平６−１６７３６３号公報 特開２００３−２０７３７３号公報 特開２００５−４３１２１号公報

機器の異常の有無を診断する際には、前述したように、機器の異常とセンサドリフトとを区別する必要がある。特開平６−１６７３６３号公報に記載された機器の診断方法及び特開２００３−２０７３７３号公報がセンサの校正支援方法を組み合わせても、機器の異常とセンサドリフトとを区別することはできない。センサドリフトによる計測値のずれが発生すれば、機器診断において誤診断が生じる可能性がある。逆に、機器異常によるプロセス値の変化をセンサドリフトと誤診断する可能性がある。その結果、機器診断とセンサ診断のいずれにおいても異常と診断する可能性があるが、どちらが誤診断であるかを区別するのは困難となる。

特開平６−１６７３６３号公報に記載された機器の診断方法では、異常の種類を区別できるので、機器異常及びセンサドリフトのそれぞれの異常が発生したときのデータを予め計測しておくことによって、両者の異常を区別できる。しかしながら、原子力プラントにおいて、異常発生時のデータを予め計測しておくことは困難な場合が多い。

本発明の目的は、機器異常の判定精度を向上させることができる機器診断方法及び機器診断装置を提供することにある。

上記した目的を達成する本発明の特徴は、プラントに設けられたセンサで計測された計測データのドリフト量を算出し、そのセンサの複数の校正データに基づいてセンサのドリフト分布を求め、算出されたドリフト量がドリフト分布の標準偏差内に存在するかを判定し、算出されたドリフト量がドリフト分布の標準偏差内に存在すると判定されたとき、ドリフト量の算出に用いた計測データを出力したセンサの計測データを、ドリフト量を用いて補正し、補正された計測データに基づいてプラントに設けられた機器の診断を行うことにある。

センサの、機器の診断に用いる計測データのドリフト量が、センサのドリフト分布の標準偏差内に存在しているとき、ドリフト量を用いて補正された計測データを用いて機器診断を行うので、機器異常の判定精度が向上する。

本発明によれば、プラントに設けられた機器の異常判定の精度を向上させることができる。

本発明の好適な一実施例である実施例１の機器診断装置の構成図である。 図１に示すセンサ構成データベースに格納されている校正データの一例を示す説明図である。 図１に示す正常データベースに格納された正常データの一例を示す説明図である。 図１に示す機器診断装置での診断対象となる系統の一例を示す構成図である。 図４に示す系統における計測データの一例を示す説明図である。 図１に示す機器診断装置で実行される機器診断の手順を示すフローチャートである。 図１に示すセンサ構成データベースに格納されている校正データの他の例を示す説明図である。 各計測データにおけるドリフト量の算出概念を示す説明図である。 機器診断の説明図である。 異常原因特定テーブルの一例を示す説明図である。 図１に示す機器診断装置での診断対象となる他の系統の一例を示す構成図である。 本発明の他の実施例である実施例２の機器診断装置の構成図である。

発明者等は、センサから出力された検出信号に基づいて行われる機器診断において、機器の異常とセンサドリフトを区別し、機器診断の精度を向上できる方法を検討した。原子力プラントにおいて異常発生時のデータを予め計測しておくことは困難であるが、そこで、発明者等は、原子力プラントの定期検査時に得られたセンサの校正データを利用することに着目した。そして、発明者等は、ドリフト分布を考慮することによって、機器異常の判定精度を向上できることを新たに見出した。

センサをその機種及び設置場所などで分類した場合、センサのドリフト量は正規分布に従う特性がある。この特性により、ある時刻におけるセンサのドリフトの平均値及び分散を推定できる。このドリフト分布を用いれば、原子力プラント等のプラントの運転中に発生するセンサのドリフト量を精度良く評価することができる。計測データからセンサのドリフト量を補正し、ドリフト量が補正された計測データを用いることによって機器診断を精度良く行うことができる。

上記した知見を考慮した、本発明の実施例を以下に説明する。

本発明の好適な一実施例である機器診断装置を、図１を用いて説明する。本実施例の機器診断装置１は、診断データ入力手段２、ドリフト量算出手段３、異常原因特定手段４、ドリフト妥当性評価手段（第１ドリフト判定手段）５、ドリフト分布計算手段６、ドリフト補正手段７及び機器診断手段８を備える。機器診断装置１は、センサ校正データベース９及び正常データベース１０を含む記憶装置（図示せず）を有する。ドリフト量算出手段３は、診断データ入力手段２、異常原因特定手段４、ドリフト妥当性評価手段５、ドリフト補正手段７及び記憶装置に接続される。ドリフト分布計算手段６は、ドリフト妥当性評価手段５及び記憶装置に接続される。ドリフト補正手段７は、診断データ入力手段２、ドリフト妥当性評価手段５及び機器診断手段８に接続される。機器診断手段８は、異常原因特定手段４及び記憶装置に接続される。異常原因特定手段４は表示装置１１に接続される。

センサ校正データベース９には、流量計、温度計、圧力計及び水位計などのそれぞれのセンサに対して、原子力プラントの定期検査時に行った校正作業の記録である校正データが格納されている。図２にセンサ校正データベース９に格納されている校正データの一例を示す。センサの校正作業では、図２に示す基準値となる信号をセンサに加えたときにこのセンサから出力される出力値（図２の校正前出力値）を記録する。この出力値と基準値の差がドリフト（図２の校正前ドリフト）であり、このドリフトがセンサごとに決められた値以下になるようにセンサの校正作業が行われる。０％、２５％、５０％、７５％、１００％、７５％、５０％、２５％、０％の各基準値をセンサに順に加えたときに得られたそのセンサに対する校正前出力値、校正前ドリフト、校正後出力値及び校正後ドリフトが、記憶装置に格納され、センサ校正データベース９が更新される。この校正データは、原子力プラントに設けられた各センサに対して、定期検査ごとにセンサ校正データベース９に蓄積される。定期検査が行われていない新設の原子力プラントでセンサの校正データがない場合には、既設の原子力プラントに設けられた同じセンサの校正データを使用する。

正常データベース１０には、センサ及び機器が正常であるときにそのセンサによって計測された機器のプロセス値（正常データ）が格納されている。この正常データは、例えば、起動試験時、及びプラント起動から数ヶ月の期間で計測された正常なデータである。図３に正常データベース１０に格納されている正常データであるプロセス値の一例を示す。図３に示されたプロセス値１及び２は、例えば、流量、温度、圧力、水位、回転数、振動の変位、及び弁の開度などのうちの２つのプロセス値の時間変化を示している。

ドリフト分布計算手段６は、センサ校正データベース９に格納された校正データを入力し、任意の時刻におけるセンサのドリフト分布を算出する。任意の時刻におけるセンサのドリフト分布は、具体的には、後述するように（１）式、（２）式及び（３）式に基づいて求められる。診断データ入力手段２は、各センサで計測されたプロセス値（計測データ）を診断対象物の診断データとして入力する。ドリフト量算出手段３は、診断データ入力手段２から入力した診断データ、及び正常データベース１０から入力した正常データに基づいて、ドリフト量を算出する。ドリフト妥当性評価手段５は、ドリフト量算出手段３で算出されたドリフト量がドリフト分布計算手段６で求めたドリフト分布の標準偏差内にあるか否かを判定する。

ドリフト補正手段７は、診断データ入力手段２から診断データを入力し、ドリフト妥当性評価手段５においてドリフト量算出手段３で算出されたドリフト量がドリフト分布計算手段６で求めたドリフト分布の標準偏差内に存在すると判定されたとき、その診断データからドリフト量を差し引いて補正診断データを作成する。また、ドリフト補正手段７は、ドリフト量算出手段３で算出されたドリフト量がドリフト分布の標準偏差内に存在しないと判定されたとき、そのドリフト量に基づいた診断データの補正を行わずに、入力した診断データをそのまま補正診断データとして出力する。

機器診断手段８は、ドリフト補正手段７から入力した補正データ、及び正常データベース４から入力した正常データを用い、診断対象である機器の診断を実施する。異常原因特定手段４は、ドリフト量算出手段３で算出されたドリフト量、ドリフト妥当性評価手段５で得られた判定結果の情報、及び機器診断手段８で得られた機器診断結果の情報に基づいて、診断対象物である機器に異常が生じているとき、その異常の原因を特定する。表示装置１１には、異常原因特定手段４によって特定された異常の原因が表示される。また、表示装置１１には、ドリフト量算出手段３で求められたドリフト量、ドリフト妥当性評価手段５で得られた判定結果の情報、及び機器診断手段８で得られた機器診断結果の情報を表示してもよい。

本実施例の診断対象であるプラントシステムの一例を、図４を用いて説明する。このプラントシステムは、Ａ系統の冷却水供給系２０Ａ及びＢ系統の冷却水供給系２０Ｂを有する。このプラントシステムは原子力プラントの一部の構成である。冷却水供給系２０Ａは、冷却水が流れる配管２１Ａにポンプ２２Ａを設けている。流量センサ２３Ａがポンプ２２Ａの下流で配管２１Ａに設けられ、回転計２４Ａがポンプ２２Ａに設けられる。冷却水供給系２０Ｂは、冷却水が流れる配管２１Ｂにポンプ２２Ｂを設けている。流量センサ２３Ｂがポンプ２２Ｂの下流で配管２１Ｂに設けられ、回転計２４Ｂがポンプ２２Ｂに設けられる。配管２１Ａと配管２１Ｂは、ポンプ２２Ａ，２２Ｂより上流で１つの配管から分岐されている。ポンプ２２Ａ，２２Ｂの回転速度を制御する制御装置２５が設けられる。

制御装置２５は、流量センサ２３Ａ，２３Ｂで計測された、ポンプ２２Ａ，２２Ｂから吐出されたそれぞれの冷却水の流量、及び回転計２４Ａ，２４Ｂで計測された各ポンプの回転数を入力する。ポンプ２２Ａ，２２Ｂ、流量センサ２３Ａ，２３Ｂ及び回転計２４Ａ，２４Ｂが正常な時には、流量センサ２３Ａ，２３Ｂでそれぞれ計測された各流量は同じ値であり、回転計２４Ａ，２４Ｂで計測された各回転数も同じ値である。制御装置２５は、流量センサ２３Ａで計測された流量、及び回転計２４Ａで計測された回転数に基づいて、ポンプ２２Ａの回転数を制御し、流量センサ２３Ｂで計測された流量、及び回転計２４Ｂで計測された回転数に基づいて、ポンプ２２Ｂの回転数を制御する。ポンプ２２Ａ，２２Ｂの制御は、制御装置２５によって連動して制御される。

機器診断装置１は、冷却水供給系２０Ａの機器であるポンプ２２Ａの状態を、流量センサ２３Ａで計測された流量、及び回転計２４Ａで計測された回転数に基づいて診断し、冷却水供給系２０Ｂの機器であるポンプ２２Ｂの状態を、流量センサ２３Ｂで計測された流量、及び回転計２４Ｂで計測された回転数に基づいて診断する。センサ、例えば、流量センサ２３Ａ，２３Ｂ等のセンサ診断では、流量センサ２３Ａで計測された流量及び流量センサ２３Ｂで計測された流量の比較によりセンサのドリフトを診断する。

流量センサ２３Ａで計測された流量（流量Ａという）、流量センサ２３Ｂで計測された流量（流量Ｂという）、回転計２４Ａで計測された回転数（回転数Ａという）及び回転計２４Ｂで計測された回転数（回転数Ｂという）のそれぞれの計測例を、図５に示す。これらの計測例では、プラントシステムの運転開始から１００日を経過した時点で、何らかの異常により流量Ｂが徐々に低下している。従来の機器診断では、冷却水供給系２０Ｂでポンプ２２Ｂの回転数が一定であるのに対して流量Ｂが低下しているので、ポンプ２２Ｂが異常であると診断する。一方、センサ診断では、流量Ａに比べて流量Ｂの値が低下しているので、流量センサ２３Ｂにドリフトが発生していると診断する。したがって、ポンプ２２Ｂ及び流量センサ２３Ｂの両者が異常であると診断されるので、どちらが誤診断であるかを区別しなければ、機器異常とセンサドリフトとを区別することができない。

機器診断装置１を用いた本実施例における機器診断の手順を、図６に基づいて説明する。この機器診断は、一例として、図５に示すプラントシステムを対象に行った。

ドリフト分布計算手段６が、センサ構成データベース９に格納されている校正データを用いてセンサのドリフト分布を算出する（ステップＳ１）。センサのドリフトは、同じ機種のセンサ及びセンサの設置場所によりグループ化して評価した場合に、正規分布に従う特性を有する。図５に示す各センサの校正データがセンサ校正データベース９に格納されている。図４に示されたプラントシステムに設けられた流量センサと同様のセンサにおける校正データの一例を図７に示す。図７に示された各センサの校正データは、図２に示す基準値１００％におけるドリフト量を示している。これらのドリフト量は、原子力プラントの定期検査でのセンサの校正作業において求められ、この例では前回の校正作業の日から４００日後に校正作業を行っている。なお、定期検査によりセンサの校正までの日数が異なる場合には、各センサのドリフト量は時間に比例すると仮定して、例えば４００日分に換算する。基準値１００％の校正データを用いてステップＳ１におけるドリフト分布の算出を例に挙げて以下に説明するが、他の基準値についても同様に算出できる。

センサのドリフトが正規分布に従う場合、時刻ｔにおけるドリフト量の分布ｆ（ｘ）は（１）式を用いて計算することができる。

ここで、ｘはドリフト量、μはドリフト分布の平均値、σはドリフト分布の標準偏差である。

図７に示す校正データのセンサ１、センサ２、センサ３を同じ種類のセンサのグループとして、これら全てのデータを用いて計算した場合、校正前基準値１００％のドリフト分布は、μ＝−０．７６％、σ＝０．３１％の正規分布である。また、簡単のため、校正後のドリフト量はすべて０．０％と近似する。このとき、正規分布の再現性により、ドリフト分布の平均値μが（２）式によって求められ、ドリフト分布の標準偏差σは（３）式によって求められる。

μ＝μ_０×ｔ／ｔ_０ ……（２）
σ＝σ_０×（ｔ／ｔ_０）^０．５ ……（３）
ここで、μ_０は時刻ｔ_０におけるドリフト分布の平均値であり、σ_０は時刻ｔ_０におけるドリフト分布の標準偏差である。したがって、（１）式で表されるドリフト分布は時刻tによって変化する分布であり、ある時刻ｔにおけるドリフト分布を計算することができる。具体的には、ある時刻におけるドリフト分布の平均値と標準偏差を求める。例えば、ｔ＝２００日におけるドリフト分布は、μ＝−０．３８％、σ＝０．２２％と推定できる。

原子力プラントの運転時において、流量センサ２３Ａ，２３Ｂ及び回転計２４Ａ，２４Ｂ等の原子力プラントに設けられた各センサでの計測信号が、診断データ入力手段２に入力され、Ａ／Ｄ変換によりディジタル信号に変換される。ディジタル信号に変換されたこれらの計測信号（計測データであり、診断データである）は、診断データ入力手段２からドリフト量算出手段３に入力される。ドリフト量算出手段３が、診断データからセンサのドリフト量を算出する（ステップＳ２）。ドリフト量算出手段３は、診断データ入力手段２から入力した診断データ、及び正常データベース１０から入力した、この診断データに対する正常データに基づいて、このセンサのドリフト量を算出する。ドリフト量は、入力した各センサに対する全診断データに対して算出される。

ポンプ２２Ａ及び２２Ｂのあるポンプ回転数における流量Ａ及び流量Ｂの正常データの分布と流量Ａ及び流量Ｂの診断データの関係は、図８に示すようになる。図８の横軸は流量Ａを示しており、縦軸は流量Ｂを示している。図８に示された正常データの分布を作成する流量Ａと流量Ｂは、同じ値を示す関係にある。ドリフト量算出手段３は、正常データベース１０から流量Ａ及び流量Ｂのそれぞれの正常データを入力し、図８に示す正常データの分布を求めて、さらに、この分布の中心での流量Ａ及び流量Ｂのそれぞれの値を求める。図８に示された流量Ａ及び流量Ｂの診断データは、ある時点で流量センサ２３Ａ，２３Ｂでそれぞれ計測された計測データである。図８に示された例では、流量Ａのドリフト量Ａ及び流量Ｂのドリフト量Ｂのそれぞれは、正常データの分布の中心から診断データまでの距離に基づいて算出することができる。流量センサＡのドリフト量Ａが＋２％、流量センサＢのドリフト量Ｂが−１２％である。ドリフト量の算出は、公知であるニューラルネットなどの方法を用いて行ってもよい。

ドリフト妥当性評価手段５が、ドリフト量の妥当性を評価する（ステップＳ３）。ドリフト妥当性評価手段５は、ステップＳ２においてドリフト量算出手段３で算出した、センサのドリフト量ｘが、ステップＳ１においてドリフト分布計算手段６で求めたドリフト分布の標準偏差内に入っているかを判定する。具体的には、センサのドリフト量ｘがμ−３σ＜ｘ＜μ＋３σを満足していれば、ドリフト妥当性評価手段５が、算出された、センサのドリフト量ｘがドリフト分布の標準偏差内に入っていると判定し、算出したドリフト量が妥当であると評価する。

ドリフト妥当性評価手段５がセンサのドリフト量ｘが妥当であると判定したとき（ステップＳ４）、ドリフト補正手段７がセンサのドリフト量を用いて診断データを補正する（ステップＳ５）。ドリフト補正手段７は、診断データ入力手段２から入力した診断データからこの診断データを計測したセンサのドリフト量を差し引いて診断データを補正する。このように補正された診断データを補正診断データと称する。また、ドリフト妥当性評価手段５が、センサのドリフト量がドリフト分布計算手段６で求めたドリフト分布の標準偏差内に入っていなくセンサのドリフト量が妥当でないと判定したとき（ステップＳ４）、ドリフト補正手段７は、診断データ入力手段２から入力した診断データをドリフト量で補正しないで、入力した診断データをそのまま補正診断データとして出力する。

機器診断手段８が、補正診断データを用いて機器診断を実施する（ステップＳ６）。機器診断手段８はドリフト補正手段７から補正診断データを入力する。機器診断手段８は、ある診断データに対して算出したセンサのドリフト量が妥当であるとドリフト妥当性評価手段５で判定されたときにはこの診断データを実質的に補正した補正診断データを用いて、算出したドリフト量が妥当でないとドリフト妥当性評価手段５で判定されたときにはその診断データのままである補正診断データを用いて、対象機器の診断を行う。

冷却水供給系２０Ｂにおいて流量センサ２３Ｂで計測された流量Ｂ及び回転計２４Ｂで計測された回転数Ｂの、過去の正常データの分布と、ある時点で計測された診断データが、図９に示す状態になったとする。図９に示された正常データの分布を作成する２つの状態量（流量及び回転数）は、互いに比例関係にある。機器診断手段８は、正常データベース１０から格納されている流量Ｂ及び回転数Ｂのそれぞれの正常データを入力し、図９に示す流量Ｂ及び回転数Ｂの正常データの分布を求めて、さらに、この分布の中心での流量Ｂ及び回転数Ｂのそれぞれの値を求める。図９に示された流量Ｂ及び回転数Ｂの診断データは、ある時点で流量センサ２３Ｂ及び回転計２４Ｂでそれぞれ計測された計測データである。機器診断手段８は、例えば、正常データの分布の中心から診断データまでの距離（異常度）がしきい値を超えたとき、異常であると診断する。機器診断手段８で実施する機器診断において、公知であるクラスタリングなどの方法を用いもよい。

異常原因特定手段４が、異常原因を特定する（ステップＳ７）。異常原因特定手段４は、ドリフト量算出手段３で求められたドリフト量（ステップＳ２の処理で得られたドリフト量）、ドリフト妥当性評価手段５で得られたドリフト量の妥当性の判定情報（ステップＳ３，Ｓ４の処理で得られた判定情報）及び機器診断手段８で得られた機器診断の情報（ステップＳ６の処理で得られた機器診断情報）を入力し、異常が発生している場合に、これらの入力情報に基づいて異常原因を特定する。異常原因特定手段４は、図１０に示す異常原因特定テーブルを記憶しており、異常原因の特定に際してはこの異常原因特定テーブルの情報を用いる。

ドリフト妥当性評価手段５でドリフト量が妥当であると判定されたときには、ドリフト量がドリフト分布の範囲、すなわち、ドリフト分布の標準偏差内に存在し、ドリフト量を用いて診断デ−タが補正され、さらに、機器診断手段８が補正診断データを用いて機器の診断を行うので、機器診断手段８での機器診断の結果はドリフトの影響を受けていない。したがって、ドリフト妥当性評価手段５でドリフト量が妥当であると判定されたときには、異常原因特定手段４は、機器診断手段８で診断対象の機器が正常であると診断されたときにはその機器が正常であると判定し、機器診断手段８で診断対象の機器が異常であると診断されたときにはその異常になっている機器が異常であると判定する。

異常原因特定手段４は、ドリフト妥当性評価手段５でドリフト量が妥当であると判定されたとき、さらに、ドリフト量算出手段３で求められたドリフト量がドリフト許容値以下であるかを判定する。もし、センサのドリフト量がドリフト許容値よりも大きい場合には、診断データを計測したセンサが、校正が必要な状態になっているので、異常原因特定手段４はそのセンサに対してセンサドリフトであると判定する。異常原因特定手段４での「センサドリフト」の判定は、ドリフト量が妥当であるときにおいて「機器正常」及び「機器異常」のいずれの判定結果が出された場合でも行われる。センサのドリフト量がドリフト許容値以下である場合は、センサの校正が不要な状態であるので、「センサドリフト」であると判定されない。

ドリフト妥当性評価手段５においてドリフト量がドリフト分布の標準偏差内に入っていなくドリフト量が妥当でないと判定された場合での異常原因特定手段４における異常原因の特定処理について説明する。

異常原因特定手段４は、ドリフト量がドリフト分布外に存在し（ドリフト量がドリフト分布の標準偏差外に存在し）て、機器診断手段８で診断対象の機器が異常であると診断された場合には、その異常の原因が機器診断手段８で診断対象になったその機器にあると判定する。このため、センサ診断で診断された異常は機器異常の影響を受けた誤診断である。したがって、異常原因特定手段４は診断対象の機器が異常であると判定する。

異常原因特定手段４は、ドリフト量がドリフト分布外に存在し（ドリフト量がドリフト分布の標準偏差外に存在し）て、機器診断手段８で診断対象の機器が正常であると診断された場合には、その他の異常であると判定する。これは、診断対象の機器である程度の異常が発生し、この影響で該当するセンサの診断でセンサ異常と診断されているが、機器診断ではこの機器の異常度がしきい値を下回っているので機器診断で正常と診断されているからである。

図１０に示す異常原因特定テーブルは一例であり、センサのドリフト量及び機器診断の異常度を用いてさらに詳細に分類した異常原因特定テーブルを用いてもよい。

異常原因特定手段４で得られた各異常原因特定情報は、表示装置１１に出力され（ステップＳ８）、表示装置１１に表示される。表示される異常原因特定情報は、ドリフト量がドリフト分布の標準偏差内に存在している（ドリフト量がドリフト分布内に存在している）ときには、「機器正常」、「機器正常、センサドリフト」、「機器異常」及び「機器異常、センサドリフト」のいずれかであり、ドリフト量がドリフト分布の標準偏差外に存在している（ドリフト量がドリフト分布外に存在している）ときには、「その他の異常」及び「機器異常」のいずれかである。

以上に述べた機器診断装置１での機器診断の具体例を、図５に示す各センサの計測データ（診断データ）を用いて説明する。図５に示す計測結果では、２００日において流量センサ２３Ｂの計測値に−１０％のドリフトが発生している。例えば、校正データによる２００日における流量センサ２３Ｂのドリフト分布がμ＝−７％、σ＝２％であるとする。ステップＳ２で算出されたドリフト量はドリフト分布内に存在するので、ステップＳ５でドリフト量を用いて流量センサ２３Ｂの計測データ（診断データ）を補正する。この補正された診断データを用いた機器診断（ステップＳ６）において正常と判定される。ステップＳ７の異常原因特定処理で、センサドリフトが原因と判定される。もし、μが−１％、σが０．５％である場合には、ドリフト量がドリフト分布外に存在するので、診断データがドリフト量を用いて補正されない。補正されない診断データを用いた機器診断（ステップＳ６）では異常と判定されるので、機器異常が原因と判定する（ステップＳ７）。

本実施例は、センサの、機器の診断に用いる計測データのドリフト量が、センサのドリフト分布の標準偏差内に存在しているとき、ドリフト量を用いて補正された計測データを用いて機器診断を行うので、機器異常の判定精度が向上する。従来、センサドリフトの影響で診断できなかった機器の異常も精度良く判定することができる。また、センサの、機器の診断に用いる計測データのドリフト量が、センサのドリフト分布の標準偏差外に存在しているとき、ドリフト量を用いて補正されない計測データを用いて機器診断を行うので、ドリフト量が、センサのドリフト分布の標準偏差外に存在しているときも、機器診断の精度が向上する。

本実施例は、センサの、機器の診断に用いるセンサのドリフト量が、センサのドリフト分布の標準偏差内に存在しているときに、異常原因特定手段４において、そのドリフト量がドリフト許容値以下であるかを判定しているので、機器の異常、正常の判定とは別にセンサドリフトが生じていることも判別することができる。

原子力プラントは、例えば、図１１に示す系統を含んでいる。この系統は、冷却水が流れる配管２１に、この冷却水を昇圧するポンプ２２を設けている。回転計２４がポンプ２２に設置され、流量センサ２３Ｃがポンプ２２の上流で配管２１に設けられ、さらに、流量センサ２３Ｄがポンプ２２の下流で配管２１に設けられている。流量センサ２３Ｃ及び流量センサ２３Ｄは、正常時では、それぞれのセンサの流量の計測データが同じになる。

本実施例の機器診断装置１は、図１１に示す系統であっても、機器であるポンプ２２の異常診断を、図４に示す系統と同様に、図６に示す処理手順により上記したように行うことができる。流量センサ２３Ｃで計測した流量Ｃ及び流量センサ２３Ｄで計測した流量Ｄのそれぞれのドリフト量は、図８に示すように、流量Ｃ及び流量Ｄのそれぞれの正常データ、及び流量センサ２３Ｃ，２３Ｄでそれぞれ計測した計測データ（診断データ）を用いて、求めることができる。

機器診断手段８で実行される、機器であるポンプ２２の診断は、図９に示すように、回転計２４での計測データ、及び流量センサ２３Ｄの計測データの各正常データの分布、及び回転計２４での計測データ及び流量センサ２３Ｄの計測データを用いて行われる。図１１に示す系統に設けられた機器の診断によっても、上記した各効果を得ることができる。

本発明の他の実施例である機器診断装置を、図１２を用いて説明する。本実施例の機器診断装置１Ａは、実施例１の機器診断装置１をコンピュータを用いてソフト的に実現したものである。

本実施例の機器診断装置１Ａは、情報処理装置であるコンピュータで構成され、中央処理装置（ＣＰＵ）２６、メモリ２７、入出力インターフェース２８及び入力装置２９を有する。中央処理装置（ＣＰＵ）２６、メモリ２７、入出力インターフェース２８及び入力装置２９は、機器診断装置１Ａの内部ランで互いに接続されている。原子力プラントに設けられた流量センサ２３Ａ，２３Ｂ及び回転計２４Ａ，２４Ｂ等のセンサ、及び表示装置３０が入出力インターフェース２８に接続される。

原子力プラントの運転中において、各センサにて計測された計測データが、入出力インターフェース２８から機器診断装置１Ａに入力され、メモリ２７に格納される。図６に示すステップＳ１〜Ｓ８の処理手順を含むプログラムが、メモリ２７に記憶される。メモリ２７は、センサ校正データベース９及び正常データベース１０を含んでいる。ＣＰＵ２６は、メモリ２７から読み込んだステップＳ１〜Ｓ８の処理手順を含むプログラムに基づいて、実施例１と同様に、機器診断を実行する。すなわち、ＣＰＵ２６は、ステップＳ１〜Ｓ８の処理を順次実行し、実施例１で行われる機器診断を実行する。

本実施例も、実施例１で生じる各効果を得ることができる。

実施例１及び２は、原子力プラントだけでなく、火力プラント及び化学プラントと等の他のプラントに設けられた機器の診断に適用することができる。

センサのドリフト量を求めるセンサ（例えば、図４に示す流量センサ２３Ａと流量センサ２３Ｂ、及び図１１に示す流量センサ２３Ｃと流量センサ２３Ｄ）間の関係は、お互いが計測する状態量が相関を持って変化する関係にある。具体的には、一方のセンサで計測した状態量が、他方のセンサで計測した状態量と同じ値を示したり、または前者の状態量が後者の状態量と比例関係にあるなど、両方のセンサの関係は、一方のセンサで計測される状態量を他方のセンサで計測された状態量で推定できる関係にある。

本発明は、原子力プラント等のプラントに設けられた機器の診断に用いることができる。

１，１Ａ…機器診断装置、２…ドリフト分布計算手段、３…ドリフト量算出手段、４…異常原因特定手段、５…ドリフト妥当性評価手段、６…ドリフト分布計算手段、７…ドリフト補正手段、８…機器診断手段、９…センサ校正データベース、１０…正常データベース、２６…中央処理装置（ＣＰＵ）、２７…メモリ、２８…入出力インターフェース。

Claims (6)

1. プラントに設けられた機器を前記プラントに設けられた複数のセンサで計測した計測データを用いて診断する機器診断方法において、
   前記センサで計測された計測データのドリフト量を算出し、前記センサの複数の校正データに基づいて前記センサのドリフト分布を求め、前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差内に存在するかを判定し、前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差内に存在すると判定されたとき、前記ドリフト量の算出に用いた前記計測データを出力した前記センサの前記計測データを、前記ドリフト量を用いて補正し、補正された計測データに基づいて前記機器の診断を行うことを特徴とする機器診断方法。
2. 前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差外に存在すると判定されたとき、前記ドリフト量の算出に用いた前記計測データを、前記ドリフト量を用いて補正せず、この補正しない計測データを用いて前記機器の診断を行う請求項１に記載の機器診断方法。
3. 前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差内に存在すると判定されたとき、前記ドリフト量がドリフト許容値以下であるかを判定する請求項１または２に記載の機器診断方法。
4. プラントに設けられたセンサで計測された計測データのドリフト量を算出するドリフト量算出手段と、前記センサの複数の校正データに基づいて前記センサのドリフト分布を求めるドリフト分布計算手段と、前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差内に存在するかを判定する第１ドリフト判定手段と、前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差内に存在すると判定されたとき、前記ドリフト量の算出に用いた前記計測データを出力した前記センサの前記計測データを、前記ドリフト量を用いて補正するドリフト補正手段と、補正された計測データに基づいて前記プラントに設けられた機器の診断を行う機器診断手段とを備えたことを特徴とする機器診断装置。
5. 前記ドリフト補正手段が、前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差外に存在すると判定されたとき、前記ドリフト量の算出に用いた前記計測データを出力した前記センサの前記計測データを、前記ドリフト量を用いて補正せずに、補正計測データとして出力するドリフト補正手段であり、
   前記機器診断手段が、この補正計測データを入力したとき、この補正計測データに基づいて前記機器の診断を行う機器診断手段である請求項４に記載の機器診断装置。
6. 前記算出されたドリフト量が前記ドリフト分布の標準偏差内に存在すると判定されたとき、前記ドリフト量がドリフト許容値以下であるかを判定する第２度リフト判定手段を備えた請求項４または５に記載の機器診断装置。

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